Нейронные сети обучаются на различных устройствах и платформах, включая центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU), тензорные процессоры (TPU) и FPGA (программируемые вентильные матрицы).
Центральные процессоры являются универсальными устройствами и могут выполнять широкий спектр задач, включая обучение нейронных сетей. Однако, из-за их общего характера они не всегда могут эффективно обрабатывать вычисления, требуемые для обучения сложных нейронных сетей.
Графические процессоры, с другой стороны, специализированы на параллельной обработке, что делает их идеальным выбором для обучения нейронных сетей. Они обладают высокой производительностью и могут обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем центральные процессоры.
Тензорные процессоры - это еще более специализированные устройства, созданные специально для выполнения операций, необходимых для работы с тензорными данными, которые часто используются в нейронных сетях. Они обеспечивают еще более высокую скорость и энергоэффективность для обучения и выполнения нейронных сетей.
FPGA также могут быть использованы для обучения нейронных сетей, так как они программируемы и могут быть настроены для оптимизированного выполнения специфических операций, требуемых при работе с нейронными сетями.
Таким образом, нейронные сети могут быть обучены на различных устройствах, каждое из которых имеет свои преимущества и недостатки. Выбор конкретного устройства зависит от требуемой производительности, доступности оборудования и специфических потребностей задачи.